又是跟着涨知识的一天！通过之前文章中关于《监管规则适用指引—发行类第5号》新规以及各行业在信息系统专项核查中需要关注内容的分享，想必大家对于各行业特点、发行人可能存在的潜在问题也有了初步了解。那么在实际的核查过程中，我们又发现过哪些舞弊造假的案例可以给到大家启发呢，让我们继续往下看吧！
-小K：嗨，小P，你做了那么多的核查项目，有没有发现过企业舞弊造假的案例呢？
-小P：嗨，小K，我们的确发现过一些公司由于业绩压力，存在舞弊造假的行为。今天我们就趁这个机会做个分享吧。
常见的舞弊造假可以总结为下图几种手段：
-小K：原来舞弊造假还有这么多种手段啊。要不你先来说说数据篡改的案例？
-小P：没问题！数据篡改是一种最为直接且成本最低的造假手段，往往也最为容易被识破，执行基础核查程序就可以发现较多的舞弊痕迹。以某互联网公司为例：
-小P：执行完上述的核查程序，通过进一步获取相关的证明材料，我们基本可以判断公司存在着舞弊造假。通过与管理层沟通，最终无法自圆其说，不得不对造假行为“从实招来”。
-小K：数据篡改听上去就像是在打造空中楼阁，这种方式也太直接了！现在还采用这种舞弊造假方式的公司应该已经很少了吧？
-小P：你说得没错，现在更常见的是采用虚构交易的方式。举个例子，比如某电商企业在购物狂欢节中，为提高商品排名、获得更多的平台自然流量，利用内部人员进行大额刷单。这种情况下，我们通过分析全量订单，匹配收件人的手机号/地址是否属于公司内部人员，通常都很容易发现。由于公司内部人员数量有限，这种刷单方式的规模存在一定的局限性，并且容易触碰到电商平台的反刷单策略，导致订单失效。
-小P：再举个游戏公司自充值的例子。大家都知道市面上的很多游戏都设置各类道具或增值服务刺激用户进行“氪金”。我们针对用户“氪金”行为进行分析，分时段统计充值用户数量和充值金额，发现某个时段人均充值金额明显高于其他时段。进一步获取用户充值明细、用户游戏时长和消费记录等相关信息，最终甄别了公司在某月利用黑产刷单拉高收入的舞弊行为。
-小K：这几种类型的刷单手段我也时常听说，可以算是1.0版本的刷单手段吧。那还有没有更加高级、更加隐蔽的刷单手段呢？
-小P：当然有，接下来就是2.0版本的手段了。我们来说一个电商公司利用部分熟客协助刷单的例子吧。在这个案例中，公司充分利用了这部分用户贪图小便宜的心理，通过一定的利益诱惑，让部分用户协助公司完成了刷单。主要的刷单步骤如下图所示：
-小K：这里的水好深！这种刷单的来源都是真实的用户，应该很难发现吧？
-小P：的确如此，我们必须通过构建多维度数据模型进行全面分析才能分析舞弊的蛛丝马迹。
-小K：能详细举例说明下这些维度和指标都是怎么识别出舞弊造假订单的吗？
-小P：没问题！我们有很多的真实案例。例如：我们对某家电商企业的用户进行行为画像时，发现存在一定比例个人用户在核查期间累计下单超过1万元，然而，该企业的商品售价基本都在几十元，且一般用户不会大量囤积此类商品。
-小P：我们将累计大额下单用户进行多维度分析，从用户注册时间集中度、单笔订单金额、订单购物明细、下单时间集中度等方面进行核查，发现该批用户均在某段时间集中注册，识别了企业联合刷单用户进行收入的舞弊造假。
-小K：能再分享下在财务层面编造业绩的案例吗？
-小P：关于财务造假，我们举一个电商行业的例子吧！通过比对第三方物流信息与企业内部订单信息，我们发现某企业线上销售订单，存在第三方物流尚未发货，但是该订单已确认收入的情况。
-小K：这些例子真的很有启发性，我们需要通过这些案例学习，了解如何更好地发现舞弊造假行为。小P，你觉得未来还会有更加复杂的舞弊造假模式出现吗？
-小P：是的，我预计未来刷单模式将变得更加复杂和隐蔽。随着人工智能、大数据等技术的发展，可能会出现自动化刷单、智能刷单等新的手段。例如，利用人工智能技术，可以模拟真实用户的购买行为，使得刷单行为更难被检测出来。然而，无论舞弊手段如何变化，我们都有信心通过不断学习和创新，推动审计技术进步。这也是我们履行保护投资者权益的重要职责。
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